“우리 회사 문서를 ChatGPT처럼 물어볼 수 없을까?” RAG를 배우는 대표적인 출발점이 사내 문서 AI 챗봇입니다.
LLM에게 회사 문서를 새로 학습시키지 않아도, 질문할 때 관련 문서를 찾아 함께 전달하는 방식으로 시작할 수 있습니다.
기본 구조는 생각보다 단순합니다
사용자가 “출장비 기준이 어떻게 돼?”라고 물었다고 해보겠습니다.
- 질문과 관련된 사내 문서를 찾습니다.
- 찾은 문서의 필요한 부분을 LLM에게 전달합니다.
- LLM이 문서를 참고해 답변을 작성합니다.
이 기본 원리가 RAG입니다.
문서를 넣기만 하면 끝일까요?
아닙니다. 실제로는 어떤 문서를 검색 대상으로 할지, 긴 문서를 어떻게 나눌지, 검색 결과가 질문과 충분히 관련 있는지 같은 문제가 생깁니다.
예를 들어 오래된 규정과 최신 규정이 동시에 있다면 검색 단계에서 잘못된 문서를 가져올 수 있습니다. 따라서 챗봇 품질은 LLM의 성능뿐 아니라 문서와 검색 품질에도 크게 영향을 받습니다.
LangChain은 어디에 쓰일까요?
LangChain 같은 프레임워크는 문서를 불러오고, 검색기를 연결하고, 모델 호출을 구성하는 여러 부품을 제공합니다. 처음부터 모든 기능을 쓸 필요는 없지만 RAG 파이프라인을 빠르게 실험할 때 편리합니다.
중요한 것은 라이브러리 이름보다 각 단계가 무슨 역할을 하는지 이해하는 것입니다.
사내 문서라면 보안도 먼저 생각해야 합니다
실제 회사 데이터는 민감할 수 있습니다. 어떤 문서가 외부 서비스로 전달되는지, 접근 권한은 어떻게 나눌지, 로그에 내용이 남는지 등을 확인해야 합니다.
개인 샘플 문서로 원리를 익힌 뒤 실제 업무 데이터로 확장하는 편이 안전합니다.
작은 문서 몇 개로 먼저 시작하세요
처음부터 전사 문서를 넣기보다 PDF 몇 개나 FAQ 정도로 작은 실험을 해보면 검색과 생성의 관계를 빠르게 이해할 수 있습니다. “왜 이 답이 나왔는가?”를 문서와 함께 확인하는 습관도 중요합니다.
사내 문서 챗봇은 RAG를 눈으로 이해하기 좋은 프로젝트입니다. 검색과 생성이 분리되어 있다는 사실만 명확히 잡아도 이후 구조를 배우기가 쉬워집니다.